Nel dinamico e frenetico mondo dell’Intelligenza Artificiale, l’approccio tradizionale all’ingegneria, improntato alla meticolosa ottimizzazione dei costi fin dalle prime fasi di sviluppo, sembra aver lasciato il passo a una nuova e audace filosofia: “Ship Fast, Optimize Later” (Spedire Veloce, Ottimizzare Dopo). Questa mentalità, adottata dai massimi ingegneri del settore, ribalta le priorità convenzionali, ponendo la velocità di rilascio e la validazione del prodotto al di sopra delle preoccupazioni immediate legate all’efficienza dei costi operativi. Questo non significa che il costo non abbia importanza, ma semplicemente che il suo controllo viene deliberatamente posticipato a una fase successiva.
Il cuore di questa strategia risiede nel riconoscere che, nel campo dell’AI, l’incertezza è la norma. I modelli di apprendimento automatico sono complessi e i loro benefici reali si manifestano solo quando vengono testati con dati del mondo reale e in interazioni con gli utenti. La necessità primaria, quindi, è convalidare il più rapidamente possibile se un modello sia effettivamente utile, se generi un valore di business e se gli utenti siano disposti ad adottarlo. I migliori team di AI non possono permettersi di spendere mesi a perfezionare un modello e a ottimizzare i costi della sua esecuzione, solo per scoprire alla fine che il prodotto non incontra le esigenze del mercato o che il caso d’uso si è rivelato meno valido del previsto.
La filosofia “Ship Fast” è strettamente connessa al concetto di costo dell’opportunità. Spendere tempo prezioso a ridurre i costi di inferenza del dieci per cento su un prodotto che potrebbe non avere successo è un investimento mal riposto. Al contrario, il tempo speso per validare rapidamente un modello e generare feedback cruciali è considerato l’investimento più significativo. La priorità assoluta diventa dunque raggiungere l’iterazione zero, ovvero mettere il prodotto nelle mani degli utenti il prima possibile, accettando che le prime versioni saranno intrinsecamente più costose da eseguire.
L’ottimizzazione, nella visione di questi ingegneri, diventa un compito da affrontare solo dopo che il prodotto ha dimostrato di avere un Product-Market Fit (adattamento prodotto-mercato) e di generare entrate o un valore strategico tangibile. Se un modello si rivela un successo e l’utilizzo cresce, a quel punto l’ottimizzazione dei costi di inferenza e delle spese di cloud computing si trasforma in un imperativo economico giustificato dal successo. In questa fase successiva, l’obiettivo non è più solo risparmiare denaro, ma garantire la scalabilità e la sostenibilità di un prodotto di successo.
Questo approccio audace ha implicazioni significative sulla cultura aziendale e sulle competenze tecniche richieste. Anziché ingegneri ossessionati dall’efficienza hardware e dal risparmio di micro-centesimi, le organizzazioni di successo cercano ingegneri “full-stack” dell’AI, ovvero professionisti che siano abili nel costruire l’intera pipeline di dati, addestrare i modelli, costruire l’API di inferenza e integrarla nel prodotto finale, il tutto con la massima rapidità. Questi team sono spesso piccoli, agili e dotati di elevata autonomia, capaci di muoversi velocemente e di sperimentare senza l’eccessiva burocrazia che deriverebbe da un’eccessiva attenzione ai costi iniziali.
Le aziende che riescono a portare i loro modelli dall’ideazione all’ambiente di produzione in tempi record non solo superano la concorrenza, ma acquisiscono dati e apprendimenti cruciali che alimentano le successive e più sofisticate iterazioni del prodotto. L’ottimizzazione dei costi, quindi, non scompare: viene semplicemente riprogrammata per la fase in cui il successo del prodotto ha dimostrato di meritare l’investimento. Fino ad allora, il costo della velocità è un prezzo che i leader dell’AI sono più che disposti a pagare.